大数据时代的好处范文

导语：如何才能写好一篇大数据时代的好处，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

随着社交网络的崛起，很多网友对在线分享信息的热情越来越高，吃喝玩乐、心情、生活体验。无不成为了分享的对象。网友上传的照片和评论信息，对商家有很重要的价值。

大数据的四个“V”

人类自从诞生以来就在源源不断地创造着各式各样的数据。尽管数据挖掘的工作人类已经做了几十年，但是“大数据”与我们通常所说的“数据”还是有显著的不同。关于大数据的特点，行业内通常用四个V来概括：

第一个V——Volume。数据量巨大。从电脑硬盘的单位我们就可以看出现在数据的发展速度。前些年电脑配80G的硬盘就已经很大。现在电脑动辄250G、500G的硬盘。甚至IT、2T硬盘的使用者也大有人在。再看现在数据容量的单位——GB、TB、PB、EB、ZB、YB，每个单位间以024的倍数递增。据统计，人类生产的所有印刷材料的数据量是20GPB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB。可以想象以ZB、YB统计的数据量将会是多么庞大。

第二个V——Variety。数据类型多样。数据类型通常分为两类：—是结构化数据。二是非结构化数据。最常见的结构化数据是以文本为主的数据。但随着社交类网络的兴起，越来越多的数据不再只是单一的以文本形式出现，来自于社交网络、物联网、电子商务等的博文信息、音频信息、视频信息，图片信息、地理信息等等，多种多样的数据类型对数据的处理能力有了更高的要求。

第三个V——Value。数据价值密度较低。数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比，以视频监控为例，一部长达24小时的视频监控。虽然能反映当天的路况信息，但并不能反映更多的信息。但如果这个监控的信息达到一周或者一个月，那么就能从视频中分析出更多的内容，如每周的路况高峰为哪几天、某天中的哪个时段是高峰等等，这些信息只从一部视频中是无法得到的。面对海量的数据，如何将信息更加有限的提取出来。即海量数据的提纯工作是大数据时代下亟待解决的一下难题。

第四个V——Velocity。数据处理速度。这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。根据IDC的一份名为“数字宇宙”的报告。预计到2020年全球数据使用量将会达到35.2ZB。在如此量级的数据面前，如果没有高效的数据处理速度，那企业便会被社会所淘汰，大数据时代数据的处理效率就是企业的生命。

社交网络下的大数据

大数据时代给企业带来的最大好处就是让企业拥有了预见未来的能力。2012年5月18日Facebook股票上市，Facebook　IPO后其创始人扎克伯格身价300亿美元。在5月18日之前，几乎没有人敢说自己有把握去预测Facebook上市当天股价的走势，但是Twitter却如拥有预言能力般地预测了未来股价走势。

社交媒体监测平台DataSift监测了Facebook　IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联。例如，在Facebook开盘前Twitter上的情感逐渐转向负面，25分钟之后，Faeebook的股价便开始下跌。而当Twitter上的情感转向正面时，Facebook股价在8分钟之后也开始了回弹。最终，当股市接近收盘时，Twitter上的情感转向负面，10分钟后Facebook的股价又开始下跌。最终的结论是：Twitter上每一次情感倾向的转向都会影响Facebook股价的波动，延迟情况只有几分钟到20多分钟。

这仅仅只是基于社交网络产生的大数据“预见未来”的众多案例中的一个，事实上大数据所能带来的巨大商业价值已经被人认为是将引领一场足以匹敌20世纪计算机革命的巨大变革。2012年2月，《纽约时报》撰文称，大数据正在对每个领域都造成影响，在商业、经济和其他领域中，决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验和直觉。而在公共卫生、经济预测等领域，大数据的预见能力已经开始崭露头角。

大数据时代，企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。系统全面的分析让企业拥有了预测未来的能力，做出决策不再是只凭以往的经验。

大数据带给企业的另一个显而易见的好处就是成本的节约。eBay对互联网广告的投入一直很大，通过购买一些网页搜索的关键字，将潜在客户引入eBay网站。为了衡量这些关键字广告的投入和产出，eBay建立了一套完整的广告分析和优化系统。通过这个系统，可以精确计算出每一个关键字为eBay带来的投资回报。通过对广告投放的优化，自2007年以来，eBay用于产品销售的广告费用降低了99％，顶级卖家占总销售额的百分比却上升至32％。

大数据给企业带来的好处不只是广告投放费用的降低，在优化生产流程、新产品研发成本的降低、提高客户的满意度方面也起着不可估量的作用。在大数据之前，产品设计的缺陷要等到产品销售几十万台时才会曝露出来，而现在只需要几千台就能发现产品的缺陷所在，极大地提高了产品使用的安全性和用户的满意度。也给企业节约了不少的成本。

大数据催生变革

大数据时代给企业带来了不小的好处，但同时也带来了一个比较敏感的话题——个人隐私。要准确预测人们的行为，必然研究范畴要涉及手机、邮件、社会化媒体等领域，虽然很多情况下收集数据采取的是匿名方式，企业不会知道具体的用户是谁。但这也会引起一些人的不舒服。远离手机、电脑等现代化工具，那样就不会被监测了吗？其实完全不用有这样过激的想法。随着互联网的发展、物联网的搭建，人们在远离手机，电脑，互联网这些高科技的环境下很难生存。

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当前，有许多企业通过大数据营销，不仅节省了很多广告费用，而且快速打开品牌知名度，使企业迅速发展，它顺应了“个性化、精准化”的营销发展趋势，我们应该为之点赞。

在此，就一个成功的例子。前几天，我探望一位朋友，他差不多五十多岁了，经过N次创业，算是创业“牛人”。这次，他开了一家互联网企业，主要经营蛋糕和西饼，他运用大数据营销，短时间内取得了成功，十分令人敬佩。

那么，他是如何做到的呢？

首先，他建立了“BTC”型网站，包含PC、移动端、在线订单、微信和支付宝支付等功能，网页画面以产品图片为主，简单明了。其实，它的网站没什么特色，基本的功能都具备，产品主要诉求“环保、健康”等，由于产品比较传统，产品差异性不明显，再加上市场竞争十分激烈，他只能从其它方面创新，比如营销、经营模式等方面，否者，企业很难差异化发展。

其次，他把产品定位为80、90后为主要细分人群，他运用这些人群的特点，比如喜欢上网、微信聊天、刷屏、电子支付、信用交易等，他采用整合营销思路，进行大数据营销。那么，同哪一些企业整合呢？如何大数据营销呢？他首先想到的是银行，利用银行信用卡的数据库，给银行做亲情服务，同时，控制好成本，比如利用信用卡积分兑换、VIP客户免费送产品等活动，迅速打开了企业知名度，实现了差异化营销的第一步。

接着，他把成功经验复制到其它企业，利用大数据营销，给企业做增值服务，同时采用“OTO”的创新经营模式，从线上到线下，瞄准小本创业者，进行股权加盟合作，短时间内，实现一百多家实体店迅速扩张，为了配合线下营销，比如举办亲子游、免费赠送蛋糕等公益活动，不断地增加品牌互动黏性，使企业健康发展。

最后，为了提升生产效率，他把产品标准化生产，从线上预定到物流送给消费者，同一个城市内，时间控制到四小时之内，反应速度很快，做到“物美、价廉、准时、快达”，深受目标消费者青睐，网上订蛋糕和西饼，己成为一种时尚。目前，该企业己经成为当地的著名蛋糕品牌，引起了众多创司关注，现在，该企业升级为名符其实的蛋糕供应链，不断地满足自己品牌专卖店销售，同时，成为其它蛋糕店的“梦工场”，生意十分兴隆，可见，大数据营销的创新魅力！

如今， 在“大众创业、万众创新”的时代背景下，创新己成为最热的词汇，许多创新产品不断推出，但好产品不一定好卖，如果没有创新营销，产品仍是卖不动，创业也会成为泡影。如何细分目标消费者？如何精准化定位与营销？己成为营销的难题，为此，大数据营销成功的案例，给我们更多启发。

比如，2013年已经开始运营，海尔SCRM(社交化客户关系管理)会员大数据平台，帮助企业切换视角。在网络化时代，它以消费者为中心，从研发、生产、消费者个性等方面着手，为用户提供精准营销与互动服务的平台，将为海尔推出新的产品服务，值得我们学习。

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关键词：大数据；数字出版；服务模式

中图分类号：G23 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）04-0049-02

大数据、云计算、物联网、移动互联等一系列新兴技术的广泛应用，使得全球数据量呈现前所未有的爆炸性增长，也让海量、复杂、多结构数据的即时获取、精确分析、深度挖掘成为现实，为数字出版行业的服务模式带来重大变革。

一、大数据的定义与特征

大数据（Big Data）描述的是随着数据量和数据类型激增而逐渐衍生出来的一种现象，不仅包括大规模的体量、多样化种类的数据集，还包括对这种数据集进行高速采集、处理与分析以提取价值的技术架构与技术过程。

麦肯锡全球研究所（McKinsey’s Global Institute）将大数据定义为大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集[1]。这个定义得到普遍的认同。具体来讲，大数据具有4V的特征——Volume（数据体量巨大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低，商业价值高）。

大数据之所以可能成为一个时代，在很大程度上是因为这是一个可以由社会各界广泛参与的社会运动，而不仅仅是少数专家学者的研究对象。种种迹象表明，大数据时代已经到来，数字出版产业已经深受大数据技术发展的影响。

二、大数据为数字出版服务模式带来的变化

1.准确的推送服务。目前，数字出版的选题策划和推送服务往往没有考虑到读者需求，而是根据出版机构所提供的内容资源进行推送。在数字阅读领域，通过对用户行为大数据的全面分析，数字出版机构可以掌握读者的阅读行为趋势和偏好。数字出版凭借大数据技术，将各类数据进行有效处理、精准编辑后，形成为不同阅读目的服务的个性化、多样态的出版物，并可以准确地将图书推送到真正需要它的读者手中。甚至可以设想，在开放共享的大数据分析服务基础上逐渐形成具有系统自组织性的数字内容主题策划。

2.多介质的资源服务。目前的数字出版所提供的资源形态相对较为单一，一般是文字或者图片，且资源之间的关联没有很好地建立起来。大数据环境下，需要聚合优质资源提供给用户。优质资源也可能不是正式出版物，可能是来自很多渠道的各种介质的由“草根”创作的有瑕疵的东西，这就需要编辑加工将其提纯，把这些内容从一般性资源变成优质资源。根据用户的阅读需求，将传统的编、印、发模式变为利用数字出版技术、信息技术、知识挖掘技术、大数据分析技术，快速完成资源的进化，实现知识的提纯，内容的关联，资料的拓展和链接，综合文字、图片、音视频、动画、软件模拟、数值模拟等多种形式的多媒体学习与研究产品，为用户提供多介质、立体化、动态化的资源服务。

3.深层次的知识服务。在大数据的影响下，数字出版将改变以往以书、文献等为单位的粗放型生产模式，转而形成以知识要素为单位的数据化生产模式，强调科研全过程发表，新知识传播，跨学科、跨行业、多角度应用，以及多媒体展现。数字出版2.0模式应该是大数据出版，数字出版机构将从出版图书变为出版数据，并提供深入的知识服务，帮助读者解决从数据到知识的转变。大数据时代，大数据帮助出版社解决问题，为读者提供更专业的服务。若出版者非研究者，在面对很多需要回答的专业问题时，往往难以确定选题，甚至不知道该怎么出版。对于传统出版方式下出版者和作者都无法解决的问题，需要通过大数据的方式将海量资料提供给人们作为研究的素材，为深入的研究提供工具。

4.细粒度的个性化服务。大数据时代，数字出版机构利用大数据技术，基于系统通过分析读者阅读行为、喜好，从而获得对用户需求的感知，为读者建立灵活的个性化档案。灵活性表现在大数据技术能够自动监控读者行为的变化情况进行分析，自动调用不同层次、类别的数据智能式推送给读者，为实现细粒度个性化服务提供了可能。大数据对读者最大的好处是个性化需求得到满足，参与感、互动感得到增强，这些显然会大幅度提升读者阅读体验。

三、数字出版行业的大数据应用对策

1.树立基于大数据的出版理念。数字出版行业必须从战略的高度认识到大数据时代已经到来，未来数字出版只有融入时展大势才能随之成长。数字出版企业应重视各类数据的搜集、整理、分析和应用，数据驱动型决策比重将不断加大。大数据时代出版的商业模式必须真正从消费者的角度来思考问题[2]，消费者需求被置于前所未有的高度，数字出版产业内的业务流程和企业组织结构均会围绕积极而灵敏地响应消费者需求进行相应调整。数字出版需要放弃以往单纯以内容增值为目标的二次出版模式，强调在真正理解内容的基础上，修订、补充、追加知识，深入挖掘各类用户的需求，把出版看成是对用户提供知识服务的过程。

2.组建掌握大数据技术和分析能力的团队。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，仍需要人类扮演重要角色[3]。身处大数据时代的数字出版企业一方面需要对自身已有的数字产品、运营数据库进行相应调整，另一方面需要实现企业内部现有网络运营平台和社交媒体的对接，这就要求从业人员应具备较高的技术素养。较高的技术素养、强大的数据分析能力、深谙数字出版业务和市场运作成为这一时代对数字出版人的要求。因此，需要现有从业人员更新知识结构，同时还要培养新型人才，才能推动出版产业的创新升级。

3.调整数字出版业务流程。大数据时代的数字出版业务流程也将发生变化。“用户需求导向”将成为数字出版业务流程设计的指导思想。数字出版业务流程将在新技术的支撑下更加贴近、深刻理解并及时响应消费者需求。数据分析在数字内容创意之前就成为整个业务流程中的首要环节，而且以数据分析结果为依据进行决策贯穿整个业务流程的始终。数字出版企业的业务流程平台均可直接与互联网联结，通过与消费者的互动、协作、创新来实现数字内容产品的个性化定制[4]。

4.加强与数字出版产业链各方的分工合作。一般地，出版社有内容和产品策划的优势，但可能短于技术研发与平台运营；数字平台运营商有技术和电子商务的优势，而可能短于内容编辑与媒体策划；网络书店有庞大的用户资源，而可能短于编辑出版。各自都有各自的长处和短处，这就决定了不同的市场主体之间有合作的必要性，在一个产业体系中，合作是丰富产品、优化市场配置的有效手段，合作与共生内含差异化，是产业发展繁荣的一种体现。

参考文献：

[1] Big data：The nextfrontier for innovation，competition，and productivity.http：///insights/business_technology/big_

data_the_next_frontier_for_innovation.

[2] 李兵，漆咏德.大数据时代出版企业的商业模式构建[J].出版发行研究，2013，（8）：37-40.

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关键词：大数据 即融机构 竞争策略

随着互联网的发展、用户及其需求的增加，因此产生的数据流量极其庞大，尤其是对于金融企业来说，在日常的运行时，公司内部对于数据的处理、用户网络行为都会产生大量的数量从而积累起来。我们现在对于网络流量的度量单位大多数以G或者是T来衡量，但是在面对大数据时这些度量单位还是显得有些小。这就是大数据时代最显著的特征，在这样的背景下，金融机构之间的竞争将会更加激烈，要想在同行之间脱颖而出，只有将数据作为驱动企业前进与发展的动力，企业才能在销售、投资等方面获得优势。

一、大数据时代及其产生的影响

大数据这个概念始于2012年，得于信息技术与互联网的爆炸式发展，因为信息对于企业的巨大作用使其成为影响企业发展的重要因素。首先对大数据本身而言，是因为数据多而且杂得名，除此之外，它的成本也较低。因为信息在网络上传播的原因，其传播的速度也较快。说道大数据对于企业的影响，就在于其海量的信息，上面包含了大量的客户信息，使得企业在寻找合作伙伴、规避市场风险上面更加便捷，使得交易的速度更快、效率更高。基于信息的大量流通，企业可以在很快的时间内找到客户并且直接交易，跳过传统交易中的中介环节;在处理客户的信息时，由于网络上各种搜索引擎和处理软件的流行，使得企业在处理客户信息时的成本更加低廉。总得来说，大数据能够显著降低金融企业的运营成本，提高信息处理效率，将电子网上交易这种新的业务模式覆盖在旧的交易模式上，这就是企业对于大数据的必须原因。一般来说，使用大数据的门槛很低，所有企业都可以，但是要将这种模式发展起来，就需要大量信息、数据的积累，相应的企业盈利也就越高。

从上面大数据的特点我们不难看出，大数据对于金融企业最大的影响在于影响了金融机构的运营效率。因为网上传播信息的快捷及大数据包含着大量客户数据的特性，使得金融机构的业务可以直接与客户进行，但这不代表金融行业的中介就此消失，反而呈现出虚拟化的状态，在这样的情况下进行交易无疑会显著降低运营成本;而大数据的发展使得金融机构在对待客户时显得更具有选择性，将风险较高的客户和价值较高的客户区别出来进行交易，并对后者进行业务和人际上的延伸，大大提高了运营效率。在这个基础上，金融行业的数据、信息等资源被有效、合理地分配，使得金融机构的结构效率也显著提升。

二、金融机构的竞争策略

（一）注重数据的积累

在大数据的时代，信息对于企业的重要性不言而喻，可以通过对积累的数据进行分析寻找市场的规律进而加快企业的发展。所以对于金融机构来说，储存积累历史数据是一项很重要的工作，并且要筛选出质量较高的数据，而不是对于所有的数据都进行积累。对于积累数据的优先性来说，当然是金融机构本身产生的运营数据。之所以优先采用金融机构本身的数据，是因为对于金融企业来说，数据的数量和种类不是最重要的，数据的真实性才是它们需要的，金融机构本身产生的数据都是在长时间的交易中获得的，有相应的记录来证明，具有较高的真实性。而对于数据的另一项要求，就是其在经过分析加工过后能够适应于金融机构本身的应用，而金融机构历史产生的数据就符合这一点。并且无论是在积累时间上还是在积累的成本上都比对外收购要低。对于从外部购买的数据而言，其真实性就值得商榷，在从海量的数据中提取出企业需要的也较为麻烦，最重要的是很难与企业相适应。所以不管怎么说，在数据的积累上还是要以金融机构本身产生的数据优先，在大数据的背景下，只有进行这种数据积累才能跟得上时代的发展，在市场中站稳脚跟。

（二）提高金融机构的数据处理能力

对于金融企业来说，数据的积累知识一种企业运营，并不能给企业带来好处，只有将积累的数据进行筛选、处理才能对企业起作用。具体分为两步，即从海量的数据中选出可能有用的数据然后再进行处理，后者尤为重要，比如从资金的历史使用情况中寻找企业的资金输出状况、又比如从市场数据的异常变动中获取企业的发展契机等。在这个基础上就要进行企业创新的思考，大数据是最新发展起来的一种企业运营模式，与传统的模式在某些地方不能适应，需要企业在这方面进行良性改动使金融机构的业务能力和数据信息很好地结合起来。此外，金融机构还要提高企业的产品开发能力，只有这样才能保证对于市场的挖掘与开拓，不至于使企业停滞不前。

（三）充足的资金

对于金融机构来说，资金是第一要务，无论是在企业的维系还是发展中，并且在往后的金融机构的发展趋势中，更多的是趋向于信用业务这一方向，如银行的信用业务。这种业务的发展需要大量的资金作为动力，而且在大数据时代的背景下需要建立大数据平台来进行数据的积累与处理工作，在前中期需要投入大量的资金。除了资金的问题外，金融机构需要在发展方向上向大数据的发展方向靠拢，即更趋向于在网上进行交易，如电子商务、网上交易平台、网络金融产品等。

参考文献：

[1]陈柳.大数据时代下金融机构竞争策略研究[J]. 海南金融，2013，12：8-11

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关键词：大数学背景；小米手机；营销策略

在移动互联网高速发展的时代下，也促使我们进入到了大数据时代，在这个背景下，科学技术不断发展，人类生活方式以及思维模式也在随之而发展变化，这个时候品牌手机营销策略也需要进行适当的改变和发展，这样才能真正起到良好的营销效果。

一、大数据背景下手机营销所存在的问题

1.大数据质量有待提升

在互联网背景下，信息在传递过程中也变得更加的方便，在这种高度开放的互联网时代下，任何人都能通过互联网终端来实现数据的传递，可以社会本身就存在一定的复杂性，在这种情况下，信息传递就会变得多样化，而这也不可避免的会出现一些错误或者是干扰信息，这也就在一定程度上对手机营销策略质量造成影响。

2.大数据应用程度有待提升

在大数据背景下，小米手机在应用程度这一方面有着较为显著的优势，并且也取得了较为显著的成果，可是，大数据发展时间以及小米企业本身条件都会对大数据应用程度进行限制，这个时候就会致使企业大数据应用程度有待拓展。

3.大数据营销效果低于预期

如果我们从理论这一层面来看的话，商家使用大数据对社交网络平台进行整合，能够更好地掌握消费者对于小米手机的评价以及各种信息，以此来挖掘出用户的根本诉求，从而确保产品能够更好地满足于消费群众，这样营销也就会更加有效。可是，在现实营销过程中，有些客户也有可能会产生一定的警惕心理，这就会致使手机营销受到阻碍，有些还有可能会因为精准化推销产生抵触情绪，最终就会降低品牌价值，从而致使大数据营销效果远远低于预期。

4.用户隐私和安全受到威胁

大数据营销基础本身就是建立在消费者行为数据上的，这个时候消费者隐私以及安全问题就会受到较多的关注，而这也是大数据背景下营销策略中需要关注的问题之一。就拿小米公司来说，在2014年就曾发生过数据泄露现象，这不仅对手机营销造成了影响，还对品牌形象造成了较为严重的影响。

二、大数据背景下小米手机营销策略

1.加大宣传力度，尽可能拓展数据平台

小米手机早在最开始发展阶段主要就是依靠网络来进行推广以及宣传，因为这一宣传推广方式费用较低，同样这种方式也存在一定的局限性，比如说网络覆盖面存在一定的局限性，不可能将所有地区都覆盖到。在社会不断发展过程中，手机这一行业的竞争也变得越发的激烈，而最开始的营销策略也就开始变得老套，很难被消费者接受。针对这一现象，小米公司要想得到更好地发展，就一定要采用一套全新的营销方式来对自身品牌进行推广和宣传，以此来扩大自身品牌的影响力，从而就能有效地抢占线下市场，增加手机销量。此外，在手机营销过程中，大数据获取途径在一定程度上对手机精准营销造成了影响，虽然说小米公司能够通过网络平台来获得一些用户交互数据，课时相比较于腾讯、百度等公司而言，小米数据获取明显就存在不足，所以说，小米公司在发展过程中还是要加大对社交平台的关注，通过各种社交平台来对自身品牌进行推广和营销，这样也能更好地提高营销的精准性。

2.加大人才培养，提高企业员工能力

任何公司或者是企业的发展度不可能离得开人才，因此，在手机营销过程中，公司还需要加大对人才的培养，最大程度提高企业员工的创新能力，这样才能有效地促进手机营销质量的提升。针对这一点，公司在对人才进行培养的过程中，一定要加大对大数据技术人才的培养，因为在这个大数据背景下对于大数据的处理是十分重要的，而只有具备了大数据技术人才才能避免对于数据的杂乱无序处理，从而才能实现营销效率的最大化。

3.注重产品质量，对产品类型进行拓展

在大数据背景下，良好的营销策略以及理念为小米生存和发展提供了动力，也在一定程度上使其以一种全新的营销理念带动全国手机销售转变。但是，如果从长远维度来思考的话，多元化的影响方式在某些程度上有可能会造成用户反感，特别是手机这一技术密集型产品，最终的技术水准才会直接对用户体验造成影响，这也是实现营销的基础以及重要推动力。对于小米手机来说的话，如何实现购买用户的精准预测，以及为用户提供恰当好处的产品是较为关键的问题之一。在社会不断发展过程中，人们对于手机的追求也变得越来越高，在这种时代背景下，小米手机质量技术问题一直是较为严重的问题，因此，要想真正起到良好的大数据营销效果，还是要注重产品质量，尽可能的对产品类型进行拓展，就拿苹果为例，ISO系统所存在的流畅性就是MIUI需要学习的一点。此外，在营销过程中，还可以对大数据进行分析，以此来获得市场对于高端手机的需求定位，并且以此来开拓一个高端的小米机型，这样就能实现高、中、低消费的全覆盖。

4.规范自身准则，对用户权益进行维护

在社会不断发展过程中，人们对于自身隐私以及信息安全重视程度也在不断的提升，在这种情况下，小米手机要想得到更好地营销效果以及质量，还需要在发展过程中规范自身准则，尽可能的维护用户权益，这样才能提高品牌形象，从而才能在这个激烈的市场上占据一席之地。针对这一点，小米公司首先需要按照大数据现有的政策规定来制定出相应的准则，然后加大对技术团队的培养，以此来避免客户隐私受到侵犯。

三、结语

综上所述，在这个大数据时代下，社会运营方式也受到了较大的改变，信息的丰富以及共享的便捷也促进了大数据的爆炸式增长，在这种情况下，企业营销方式也受到了一定的冲击和变革。为了更好地促进企业在大数据背景下能够实现有效地营销，本文主要以小米手机为例进行了具体的营销策略分析，希望能够为相关人员作出贡献。

参考文献

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关键词：数据时代;数据绑架;伦理思考

一、引言

大数据时代已经来临，身在其中的每个人，每件事，每个物体都不可避免的将被数据化。在面对这个被数据化了的时代，人们应该如何取舍，如何正确的看待“数据绑架”。

二、大数据概念

百度百科中对大数据是这样的定义的：指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯;大数据方面的科学家Rauser对大数据是这样解释的：大数据就是超过了任何一个计算机处理能力的庞大数据量。它有如下特点：

（1）数据量庞大。由于越来越多的数据存储设备的运用，使得更多的数据可以被部分或完全的记录下来;除此之外由于各种智能通讯工具的使用，也增加了通讯方面的海量数据，于是数据量也就随着各种科技的发展而剧增。

（2）数据种类繁多。近年来，各种智能设备和移动终端被人们广泛的用用，不仅数据量剧增，也使得数据类型变得越来越多样化和复杂化，除了一般的结构化数据，而且还出现了图片、网页、音频、视频、文档、e-mile等非结构化数据。

（3）流动速度迅速。大数据对数据处理速度相当之快，使得从各种类型的数据中快速获得高价值的信息变成可能，这一点也是大数据的数据挖掘和传统的数据挖掘技术存在着的本质上的不同。

（4）可利用价值。随着数据量的增加，数据种类的增多以及数据流通速度的迅速，可被挖掘利用的有价值的数据也相应的增加。

三、“数据绑架”现象

马克思曾经说过：一门学科只有能够用数据表示才算是真正意义上的科学。数据是对于事物的更加精准的描述，也有助于我们增加对事物认识的精确度和深度。随着大数据时代的到来，越来越多的事物被数据化，人们逐渐形成了这样一种思维习惯：只要用数据说话，就会更加有信服度，更加的客观公正。然而按照辩证法观点，任何事物都要有一定的“度”，大数据时代，人们生产生活的方方面面被数据这样“绑架”，确实也会适得其反。

1.生活质量被数据化。过分相信和依赖数据，就是造成唯数据主义，任何事物都要被数据化，被量化成数据。针对“你幸福吗”这个问题，总会有一些被数据捆绑住的答案，例如，“如果我有100万存款，我就会感到幸福;如果我有三套房子，我就会感到幸福;甚至连小学生也会认为如果每次考试我都可以考到100分，我就会很幸福”，这些被数据量化的目标，虽然可以使自己目标更加清晰和具体化，从而激发斗志，但是，与此同时也会让人们只顾追逐数字，而无法体会到抛开数据外，对单纯过程的享受。

2.学业考试和学术考核过分数据化。现代无论是哪种形式的考试，还是大学中科研成果的考核，都是以数为重要标准，这些都已经被过分的数据化。学生考试永远以分数为标准，“分，分，学生命根”的状况已经存在了好多年，高分低能的例子也屡见不鲜，虽然近几年有课程改革提倡不以分数作为判断学生的唯一标准，但是对学生各方面的考核以分数为主要标准的状况却也依然没有得到很好地解决。不仅学生如此，在大多数高校内，教师的考核也是被量化的，学术成果的量化也逐渐导致学术成果重不重质的结果，论文数量繁多，但却鲜有有影响力的学者和学术作品的结局不可避免。

大数据是对事物的表象描述，而非内在本质的解释，它知识有助于人们对事物的认识，而非就是对事物的本质的认识，就如，GDP显示的就只是国内生产总值，而并不等同于人们的生活质量和生活满意度;分数显示的也就只是知识的掌握程度，而非学生的能力和整体素质。大数据揭示的只是事物的相关关系，而非因果关系，这两种关系是有着本质上的区别的，因果关系才是事物间的本质联系，只有真正把握了事物的本质联系才能够真正的把握实物的本质。

“数据绑架”现象已经存在于我们生活的方方面面，是唯数据主义者盲目崇拜数据的结果，他们夸大了数据的作用，因此只能陷入对数据的某种偏执中。正如维克多提醒我们说：那些尝试到大数据好处的人，可能会把大数据运用到他不合适的领域，而且会过分膨胀对大数据的过分依赖，最终导致一种盲目崇拜。（作者单位：中原工学院）

参考文献：

[1]王芳.大数据带来的伦理忧思[J].香港经济导报，2013（04）.

[2]维克托迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].杭州，浙江人民出版社，2013，225

[3]徐子沛.大数据――正在到来的革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2013，185

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一、大数据背景下企业财务管理所面临的挑战

1.对于数据处理方面的挑战

由于数据每天都在不断地更新，而且更新的速度也越来越快，这就给财务数据管理方面带来了很多问题，比如数据处理方面。数据以飞快的速度增长，对存储空间的要求越来越大，同时对能源的消耗以及对存储技术方面也有很大的要求，除此之外，企业在大数据这样的一个背景下除了要收集与财务管理相关的数据外还要确保数据的处理不会出现错误，例如对于数据的完整性、准确性等，因此对于用来存储数据的空间的大小要求越来越大，使得企业在这个数据处理上面遇到不小的挑战。

在这样的背景下，如何及时、准确、完整地对数据进行筛选和分析，并且根据所得数据拟定一套相对较好的决策方案对于企业来说是个很大的挑战。例如2012年百度技术委员会理事长陈尚义指出：“百度每天处理的数据量几乎有100PB，相当于5000个国家图书馆信息的总量。”如果从前面的一个数据“100PB”中无法看出数据的多少的话，那“5000个国家图书馆的信息总量”就应该很形象了吧，在这样规模的数据之下，现有的存储空间是远远不够的，没有办法对飞速增长的数据进行存储和分析，因此对于企业财务管理来说是非常严峻的。

2.对于数据安全方面的挑战

由于数据的数量太大，因而无法对数据的真实性进行有效判断，从而对企业财务管理产生了很大影响。“大数据”的理论依据是“数据都是事实”，但是事实并非如此，没有人能够保证所有的数据都是真实的，这就有可能导致企业收集到错误的财务数据，一旦收集到错误的财务数据，给财务管理部门提供的数据依据就是错误的，从而使得企业做出错误的财务决策。

除此之外，虽然是大数据时代，但是很多数据都是涉及隐私的，例如与个人或者企业财产相关的数据。对于一个企业来说，所涉及的隐私数据就比较多了，如何确保所收集的这些数据的安全性，是企业所要面临的问题。从国内对不良数据的扫除中就不难看出，数据的安全性一点也不容乐观，例如在2015年360安全检测平台扫描各类网站共231.2万个，其中出现安全漏洞的就有101.5万个，快接近于扫描网站的一半，并且这只是单单一个安全检测平台扫描的，假如这些出现安全漏洞的网站是企业进行重要数据存储的网站，那后果真是不堪设想，由此可见，大数据背景下数据的泄露是企业面临的另一大问题。

3.对于有用数据收集的挑战

大数据的到来使得信息量暴涨，给企业财务数据的收集带来便利的同时也带来难题，那就是如何在海量的数据中收集对企业财务管理有用的数据！从2012年宣布大数据时代到来开始，数据的增长可以说是突飞猛进，而企业对于数据管理和分析的手段还以缓慢的速度进行改进，无法赶上数据增长的速度，这就使得企业从这些海量的数据中去分析筛选有价值的数据时面临着无比挑战。并且，存储、统计并分析PB量级的数据所需要的成本是巨大的，不是一般的企业能够承受，要是分析、存储有用的数据还好，但是很多时候都是存储了大量没有用的数据，而有用的数据只占一小部分，这就使得数据的处理成本额外增加了很多，这就使得数据的价值密度较低，不利于企业长远的发展。

4.对于技术革新的挑战

上文提到，企业分析处理数据的手段跟不上数据增长的速度和方式，因此无法准确有效地从中获取对企业财务管理有用的数据，在大数据背景下，数据的量级不是以前的手段所能够处理的，因此必须要对数据的处理手段进行革新，要研究先进的数据分析手段，创造先进的数据处理技术，进而使企业分析处理数据的成本大大降低，效率大大提高，便于及时为企业财务管理提供有效依据，从而使得企业及时做出有效的决策，有利于企业的长远发展。

二、大数据背景下企业财务管理所面临问题的思考

从上述大数据背景下企业财务管理所面临的挑战可以看出，企业所面临的问题不仅非常之多，而且这些问题在当下来说是不容易解决的，因此需要对这些问题进行全方面的思考，去探索解决这些问题的对策，下面笔者就根据大数据背景下企业财务管理所面临问题进行思考，并提出一些建议。

1.建设专门的、系统的、高效的财务管理信息平台，创造先进的信息管理手段

从上述遇到的问题来看，最大的问题还是对于信息的处理。由于数据的增长速度远远超过了企业所能处理的能力范围，所以企业无法高效率地从海量的数据之中筛选对财务管理所有用的信息，当然这只是针对于传统的数据处理手段，因此企业必须构建先进的数据分析处理系统，以提高数据筛选的效率和降低筛选的成本。对于这个问题企业可以从这几个方面入手，第一，企业可以建立统一的数据收集系统和财务管理系统，使各类的数据都能够集中在一个系统里进行处理，这样做的好处在于可以方便将不同类型的数据进行分析、筛选、对比，从而得一套最佳的方案。其次，可以将企业各项信息到企业公共的信息平台上，通过设置访问权限给相应的工作人员提供准确及时的信息，实现信息的共享化，便于企业工作人员进行信息的收集与筛选。再次，为了防止数据的失效，企业不同部门之间要建立起交流沟通的平台，及时讨论收集的数据，以最快的速度对数据进行处理，防止因为时间的延长使得所收集的数据失效，同时为了使得信息的传递井而有序，必须得统一为各部门进行编码命名，以保证各部门都能够及时参与讨论。

2.培养复合型财务管理人才

为了顺应大数据发展的潮流，企业必须培养复合型的财务管理人才，才能够将大数据这个“工具”恰到好处的运用到财务管理中来，据估计，未来几年里在大数据分析行业中会持续出现人才的空缺，也就是说大数据的发展速度远超过了对人才培养的速度。企业财务工作者要想在这个大数据的背景下做好企业的财务管理工作，就必须进行综合的培训，努力成为复合型的财务管理者。例如不仅要培养对财务的核算要求、对成本控制技能，最最重要的还要培养跨越财务思维的全局战略观，从而用长远的目光去制定计划，只有拥有灵活的思维和长远的目光，才能够适应大数据的发展趋势。

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关键词：大数据；市场分析

“可能感兴趣的人”“猜你喜欢”“购买此商品的人还购买了……”在你刷微博、网上购物时，经常会在相应的位置上见到如上提示。这些看似简单的用户体验背后，其实正孕育着被誉为“新油田”的大数据产业。

美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便可以翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。这些数据又并非单纯指人们在互联网上的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

“大数据带给整个企业最大的好处是降低成本、实现创新。今天整个行业模式都因大数据时代的到来将被重新颠覆。”在当今数据大爆发的时代，无论是新增数据还是现有数据，都是企业的巨大财富，并为企业带来了前所未有的商机。但只有有效运用和管理企业数据，才能实现最大化的数据投资回报。对于大多数企业CIO来讲，借助大数据管理技术能够帮助其获得竞争优势，而且随着技术的不断进步大数据正在备受到CIO的关注。从市场层面来看，大数据时代的崛起，给许多的企业带来的机遇、挑战，同时它又给企业提供了新的市场增长空间，越来越多的企业开始布局大数据市场。

一、大数据在市场分析中遇到的问题

虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。

企业或政府单位对于数据的驾驭，从最基本的获取到整合、治理、探索、分析、汲取智能、到采取精确行动，这种全能力的建立已经比以往任何时候更为重要。

传统的市场研究包括定性研究及定量研究，以座谈会为主的定性研究受制于主持人的访谈技巧，以街头拦问为主的定量研究虽然以严谨的抽样理论为基础，但同样不能完全代表总体的客观情况。而大数据时代革命性的调研方法为市场研究人员提供了以“隐形人”身份观察消费者的可能性，超大样本量的统计分析使得研究成果更接近市场的真实状态。

与此同时，大数据时代的新方法、新手段也带来新的问题，一是如何智能化检索及分析文本、图形、视频等非量化数据，二是如何防止过度采集信息，充分保护消费者隐私。虽然目前仍然有一定的技术障碍，但不可否认的是大数据市场研究有着无限广阔的应用前景。

二、大数据时代的市场研究方法

1.基于互联网进行市场调研

网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性。快速消费品企业在其门户网站建立市场调研板块，再将新产品邮寄给消费者，消费者试用后只要在网站上点击即可轻松完成问卷填写，其便利性大大降低了市场调研的人力和物力投入，也使得消费者更乐于参与市场调研。同时，网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试，通过与消费者互动，让消费者直接参与产品研发，从而更好地满足市场需求。

2.挖掘网络社交平台信息

脸谱、QQ、微博等社交平台已日渐成为新生代消费群体不可或缺的社交工具，快速消费品的消费者往往有着极高的从众性，因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如，通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好，这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是，这类信息属于消费者主动披露，与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。

3.移动终端

随着3G网络及智能手机普及，市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用（例如二维码扫描等）为实时采集消费信息提供了可能性，移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。

4.零售终端信息采集系统

目前，PC-POS系统在零售终端得到了广泛的应用，只要扫描商品条形码，消费者购买的商品名称、规格、购进价、零售价、购买地点等信息就可以轻松采集。通过构建完整的零售终端信息采集系统，快速消费品企业可以掌握商业渠道的动态信息，适时调整营销From .cn策略。

三、大数据时代市场分析特点

1.超大容量的数据仓库

数据仓库具有容量大、主题明确、高度集成、相对稳定、反映历史变化等特点，可以有效地支撑快速消费品企业进行大数据研究与应用。数据仓库可以更有效地挖掘数据资源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析报表，有助于营业结算。

2.专业、高效的搜索引擎

旅游搜索、博客搜索、购物搜索、在线黄页搜索等专业搜索引擎已经得到了广泛应用，快速消费品企业可以根据自己的特点构建专业化的搜索引擎，对相关的企业信息、产品信息、消费者评价信息、商业服务信息等数据进行智能化检索、分类及搜集，形成高度专业化、综合性的商业搜索引擎。

3.基于云计算的数学分析模型

市场研究的关键是洞察消费者需求，基于云计算的数学分析模型可以将碎片化信息还原为完整的消费过程信息链条，更好地帮助营销人员研究消费行为及消费心理。这些碎片化的信息包括消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上的消费价值观信息、购买信息、商品评论信息等。基于云计算的智能化分析，一方面可以帮助市场研究人员对消费行为及消费心理进行综合分析，另一方云计算成本低、效率高的特点非常适合快速消费品企业数据量庞大的特性。

四、大数据所蕴含的市场价值

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

1.数据的丰富性和自主性

社会化媒体数据包含了消费者的购买习惯，用户需求，品牌偏好等，且都是消费者自愿表述的对产品满意度和质量问题的想法，充满了情感因素，我们无需费尽心思的引导消费者参与调查问卷。

2.减少研究的“未知”视角

市场问卷调查有其固有的局限性，那就是你必须明确你的问题是什么。问卷设计者本身有未知的方面，所以在设计问题时会忽略自己的“未知”，但这些“未知”很有可能就是消费者所需要的方面。

3.数据的实时化的特征

不同于以往的发放回收市场调研报告再解决消费者问题，如今可以使营销人员快速发起营销活动，第一时间测试营销新方法，同时可以第一时间确认理解和追踪消费者的反馈。

4.数据的低投入特征

传统的市场调研方式费工费时，结合社会化媒体的市场调研则是低投入高回报的产业。使用正确的调研产品和方法便可以对消费者群体的用户习惯和反馈进行透彻分析。运用社会化媒体监测软件帮助企业在线倾听消费者意见，评估获取其见解。

五、总结

大数据的前景大方向是符合趋势的，但具体产品和数据处理能力，可能是最终成败的因素。如何获得大量数据，数据的质量、相关性以及是否有好的处理能力和技术，最终应用的方向是商业化的关键。竞争的最大压力是传统的市场研究还没有适应社会化媒体大数据时代的研究体系。正如Joe Tripodi （可口可乐营销副总裁）在《哈佛商业评论》（2011年4月）上指出的，“在印象时代，通过问卷询问方式获取的知名度，使用率，认知度等衡量品牌健康的指标体系，在消费者表达的时代就未必适用。因此，从品牌建设效果衡量的角度，也需要一套适应消费者表达时代的指标体系。”同时，尽管对大数据的整合与分析才刚刚起步，但已经有了一系列令人耳目一新的发现和应用。无数的案例和论著都指出，大数据的整合和分析，其前景和应用不可限量。

参考文献：

[1]赵春雷 乔治·纳汉.“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].世界科学.2012（02）.

[2]2012年云计算与大数据挑战与机遇并存[J].硅谷.2012（04）.

[3]杜玉辉 蒋姣丽：大数据背景：高速公路收费系统数据的现状、分析与展望[J].电脑知识与技术.2012（15）.

[4]许翠苹：大数据驾临[J].通讯世界.2012（05）.

[5]果 苹：2012年大数据市场前瞻[J].通讯世界.2012（05）.

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关键词：施工企业 大数据技术 财务分析

一、大数据技术的含义

大数据源于信息化的不断发展，随着互联网技术的发展而不断的兴盛，大数据也被称作巨量资料，他是一种需要新的处理模式才能够让企业拥有更加强大的决策能力和洞察能力的信息资产。大数据技术就是一种能够很好的处理这些庞大数据信息的技术，它并不是采用随机分析法这一捷径，而是把所有的数据信息都进行分析从而得出最真实的分析结果。大数据技术特别适用于大型公司与互联网公司，因为这样的企业他们的数据量非常的庞大，利用人工进行数据分析不能很好的保证其数据分析结果的准确性，同时还特别浪费人工费用。

二、施工企业运用大数据技术进行财务分析的原因

(一)大数据技术能够提高施工企业财务分析的工作效率

作为施工企业的财务部门，在进行财务分析的过程中，我们既要对每一项管理费用进行仔细的分析判断，同时还要把这些数据与前期的数据进行对比，从而发现其费用的发展变化情况。大家都知道，施工企业其现场情况非常复杂，各种支出项目也非常的多，不同情况下管理费用的差距非常的大，财务部门想要对这些数据进行精准的分析，就需要花费大量的人力、物力，施工企业想要单纯的依靠财务人员来完成这项工作，其付出的劳务成本很可能超过其正确的财务决策给企业带来的利润，同时采用人工进行财务分析的结果其质量也很难把握。如果施工企业能够采用大数据技术，那么企业将省去大量分析数据的时间成本，而且数据分析的结果具有非常强的可靠性，既省人力也省时间，同时提高了企业财务分析的工作效率。

(二)有利于提高施工企业财务分析的水平

大家都知道，财务数据是施工企业最重要的数据之一，它的积累量非常的大，财务分析的结果直接影响了企业财务管理的质量。因此，施工企业在进行财务决策分析的时候，必须要做到客观、公正。运用大数据技术，施工企业在进行财务分析的过程中能够避免人为分析中由于个人问题发生的一些对财务数据不客观、公正的问题的出现，保证财务分析的质量，提高施工企业财务分析的水平。比如施工企业在进行融资的过程中，大数据技术能够通过对以前企业的融资情况进行准确的数据分析，财务工作人员根据分析结果，选择最有利于施工企业发展的融资方案，从而节约企业融资成本，增加企业的经营效益。

(三)有利于建筑物的各种数据信息与决策的及时互动

作为施工企业，其现场的情况非常的复杂，而且施工状况多变，管理者的决策都是从以前的数据的分析结果中得出来的，这种决策对于企业而言可能现在是非常合理的，但是随着施工进度的进一步变化，这种施工方案可能就不再适用于施工企业了。利用大数据技术，企业财务人员能够随时根据现场情况，调整企业数据情况，让企业管理者根据实际情况不断的调整经营决策方案。对于施工企业的融资方案而言，大数据技术能够根据市场变化以及企业需求的改变，选择最适用企业的融资方案，从而保障施工企业的正常运转及项目的顺利推进。

三、如何让施工企业更好的运用大数据技术提高企业的财务分析能力

(一)树立正确的财务分析理念

施工企业是我国的传统行业，想要大数据技术能够在施工企业中得到广泛的认可和运用，就必须从转变施工企业的财务分析理念入手。首先，要确定正确的财务分析理念，积极的宣传大数据技术在财务分析工作中的重要地位，让每个员工都能知道它的重要性，但是，我们也不能盲目的使用大数据技术，我们要清楚的知道这项技术也是有它自身的缺陷的，我们必须要从企业实际情况出发，制定出最适合企业的财务分析战略。其次，施工企业要把大数据的理念和企业的文化有效的融合在一起，让大数据理念能够深入人心，深入到每一个员工的行为当中去。

(二)建立标准的财务分析体系

大数据技术只是一项先进的数据分析技术，想要让这项技术发挥其最大的作用，施工企业需要建立标准的财务分析系统。首先，这一系统必须要与施工企业的核算系统形成很好的连接，让企业中的各种数据能够通过核算系统进行财务分析系统。其次，财务分析系统必须能够模拟经营企业的日常活动，预测财务决策可能产生的后果。再次，施工企业必须保证收集到的数据信息足够的广泛、全面，大数据技术只是对数据进行分析，如果数据本身就不准确或者数据范围狭窄，那么分析出来的数据信息质量也就无法得到保障。最后，施工企业的财务分析体系必须是从企业自身的实际情况出发，符合企业的自身需要，只有这样，通过财务分析体系进行的大数据技术分析的结果才更适合企业发展的需要。

(三)培养高素质的专业人才

施工企业想要真正的运用好大数据技术，从根本上提高企业的财务分析水平，就必须要培养一支专业的财务人员队伍，他们必须拥有较高的专业素质，能够熟练的运用大数据技术，对于网络信息技术也要有一定的了解，只有正确的运用了大数据技术才能让这项技术更好的为施工企业的财务分析服务，为企业进行正确的财务决策作出自己的一份贡献。此外，施工企业要重视对员工的培训，社会是不断发展的，技术也在不断的更新，企业工作人员的技术水平必须要能够紧跟时展的脚步，财务人员必须不断的提高自己的专业水平，永远走在时代的前沿，只有这样才能为企业发展更好的服务。

四、结束语

随着我国市场经济的不断发展，大数据技术在施工企业财务分析上的运用将会越来越广泛，因此，作为国内大型的施工企业，我们必须要抓准时机，顺应时代的发展潮流，正确的运用大数据技术，更好的为企业的财务分析做出贡献，同时也有利于施工企业进一步的发展壮大。

参考文献:

[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展.2013(01).

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大数据如果只是一个技术或者概念，各位可以不必关注它，因为化妆品这个行业可能离这方面还很远。但如果大数据真的是个新时代，它可能会我们传统的营销手段和品牌价值，重塑整个商业模式，我们就不得不思考并认识大数据。

今天我给大家简单介绍一下什么是大数据，大数据新的商业模式是什么，以及我们作为一个品牌商，怎么成为一个大数据的企业。

大数据的战略地位

“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。数据化最核心的理念是：“一切都被记录，一切都被数字化”。

所谓“山雨欲来风满楼”，在大数据时代来临之前，第一个大的趋势是数据量的爆炸性剧增，最近两年所产生的数据量等同于2010年以前整个人类文明产生的数据量总和。数据量的疯狂增长，不仅带来了各种计算处理数据的要求，也带来了互联网时代一个很大的难题，就是怎么样解决信息过载的问题，怎么样去抓住消费者非常有限的注意力。

二是数据来源的极大丰富，形成了大量非结构化的数据形态。以前绝大部分数据都是结构化数据，你是什么年龄，叫什么名字，来自哪个地方，做什么工作。通过这些结构化的数据和一些简单的分析方式，比如关联规则等，可以得到很多结论。这是传统的处理数据的办法。

但是现在很多的数据不再是结构化的数据，而是一些非结构化的，譬如文本、语音、视频、图像等。怎么从这些数据中获得有用的信息，把它呈现出来，这是第二个趋势带来的要求。

第三个趋势才是大数据的精髓，就是数据开始变得跨领域。举例来说，我们这里每个人都会发微信、发短信，也会打电话，会在微博上留言，会有自己的社交关系，也会买社保、医保，会去看病等，这一系列数据现在可以围绕同一个人流动起来。又如移动手定位的移动轨迹、车载GPS的移动数据、街旁上的签到数据、快递的数据、智慧城市中的文本描述等数据可以通过同一个地点关联起来。

从这些针对同一个个体不同侧面的数据当中，获得跨域关联。这种跨域关联是数据量增大后从量变到质变的飞跃，是大数据巨大价值的基础。

第四个趋势，就是整个信息服务从针对全体的服务，变成了针对不同群体，甚至个体的服务。比如亚马逊的数据，会针对不同的顾客做出不同的推荐。现在大数据技术针对顾客的数据分析，会把顾客分成十类、二十类，甚至更多。

这四个趋势，带来了大数据时代的前驱。

大数据加上云计算被认为是继信息化和互联网后整个信息产业的第三次革命。甚至可以与以蒸汽的使用和电气的使用为代表的第一次工业革命和第二次工业革命相媲美。

如果我们纵观三次科技革命，会发现它们的相似之处：都需要新的能源，新的材料。与此相匹配的，云计算和大数据共同引领以数据为材料、计算为能源的又一次生产力的大解放，数据会成为一种非常具有战略价值的东西。如果我们认识到这一点，政府、企业，乃至科研团队就有责任去搜集整理所有有价值的数据，对于一些特别重要的数据，比如消费数据、医疗数据、交通数据都要形成数据储备库。

总之，大数据不是数据量的简单刻画，也不是特定算法、技术或商业模式上的发展，而是从数据量、数据形态和数据分析处理方式，到理念和形态上重大变革的总和。大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。

大数据的商业模式

大数据的商业模式创新，不是一个一蹴而就的事情，它也分为大数据的1.0、2.0、3.0模式。

大数据1.0，可以看成是传统商务智能系统的一个拓展。它使用企业自身产生的数据，通过深入分析，提供包括客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价等各种基于简单统计和关联挖掘的报表，从而优化你的业务。更好的业务带来更多的数据，这些数据又能够帮助你把分析做得更深入，这是一个正向循环的过程。

亚马逊是一个典型的例子，他们利用一系列算法，帮助用户找到他们可能喜欢的商品。北京的一家公司，百分点科技从事类似的数据分析，但他们不是分析自己的销售数据，而是整合了五百多家电子商务网站和一百多家资讯网站的数据，从用户的浏览、收藏、点击行为中猜测用户意图，推荐用户感兴趣的商品和资讯。

借助复杂的算法和实时大数据处理能力，我们会预测用户的行为。有了这个预测之后，我们根据不同的场景和不同的用户，推荐不同的产品。个性化推荐大大提高了用户的黏度和企业的销售额，从而产生了更多有价值的数据，这些数据又帮助亚马逊和百分点把分析做得更深入，进一步提高自身或客户的访问和销售量，产生更多高质量的数据。

这种数据处理技术对化妆品公司有很大好处。如果你们积累了足够多的用户购买数据，你们就能知道：第一，购买你商品的人大概是一些什么样的人，他出没在哪些地方，多长周期买一次你的产品；第二，如果你要给你们的客户进行营销或者寄一封电子邮件，你应该向他推荐什么样的产品，多长的时间给他发一次邮件。

大数据2.0强调的是数据的外部性。它包括两个方面：一是指企业用自身业务产生的数据，去解决主营业务以外的其他问题，获得重大的价值；二是引入非企业自身业务的外部数据，来解决企业自己遇到的问题。

比如国家电网有智能电表的数据，这个数据实际上是整个国家工业和制造业健康状况最好的指数。所以这个数据不仅服务于国家电网，还服务于中国的宏观经济调控。同样，这个数据和自来水厂以及天然气、煤、管道的数据加在一起，可以非常好地来衡量一个房子的空置率，从而使我们对房价进行宏观调控。电网数据还是进行房价定价精确走势预测的一个重要组成部分。

另外当下值得一提的就是移动智能终端。比如在汽车销售行业，通过智能手记录下的客户移动轨迹，我们可以知道，一个客户在半个月之内两次或者两次以上，到4S中心停留过几分钟。就可以知道这个手用户有没有更强的购车需求。我们在做这个案例的时候，发现手带来的数据信息比我们所有想象的精准方法还要精准十倍以上。

如果你有一个足够的手移动数据，知道你们的客户手号是多少。你们就可以知道，你们主要的客户在一个城市的区域分布情况。进而可以分析在哪些热度高的地方特别适合做广告，哪些地方不适合做。如果你还知道高德地图的数据，你就会知道哪两个点之间的主要通行路线是什么，就知道在哪些路上或者公交车上打广告是能够覆盖最多的人群的。

如果我们有像微博、微信等社交化媒体的全量数据，我们就知道，对某化妆品品牌谈得比较多的人，或者比较感兴趣的人到底是哪部分人群。然后通过分析数据了解他们主要关注哪些电视节目，主要上什么网站。我们就可以针对性在相应的电视节目和网站上投放广告。

大数据3.0是一个尚在探索中的商业形态。它首先要求政府和行业，对数据质量、价值、权益、隐私、安全等产生充分认识，出台量化与保障措施。在此基础上，数据运营商出现，提供集成数据和存储、计算的平台，形成了以加工数据和已有数据产品，产生新的数据产品为主要活动的数据客（Dacker）。

个人、团队和企业通过数据API（应用程序编程接口）或其他方式付费使用数据产品。数据和数据产品有可能像今天淘宝集市上的商品被售卖交换，数据市场也可能应运而生。于是，一种以数据/数据产品为输入，数据/数据产品为输出的新商业模式诞生，这种模式不同于2B（to business）和2C（to customer）的模式，为了区分，我们称这种模式为2D（to data）的商业模式。新商业模式的直接后果，就是促进学术团体、企业和政府通过大量异质数据和数据产品产生科学、社会、经济等方面的新价值。

如何迎接大数据时代

胜利总是钟爱有准备的人，传统的企业越早准备，就越有可能在大数据时代取得胜利。很多传统行业，都认为数据的精细化分析、数据的深度挖掘离自己很远，那是因为他们暂时还处在一个快乐的时代。几年前的房地产市场很快乐，从来没想到这方面应该做，因为那时候的房子很好卖。几年前的奢侈品也是一样。但是现在的房地产和奢侈品都进入非常尴尬的境地，一个行业在垂死挣扎的时候，任何一点技术的进步，都会使自己在很残酷的竞争中取得胜利。

回到化妆品行业，如果大家想未来发展成一个大数据公司，我给大家提几个建议。

第一，我希望企业一定要走数据化道路，要把一切的生产经营都变得数据化。生产产品的企业，在生产线中有很多各种各样的传感器，把这些数据记录下来，通过集成学习的方法，就可以判断什么样的因素能够对产品起到比较关键的作用，从而调整这些因素。

同样，所有的销售和经销也都应该数据化，利用辅助的工具，包括一些智能的企业管理软件或者企业社会化的工具。通过社会化的解决方案，使企业的每一个经营都被记录下来。这是企业走在前面的重要因素。每一次和客户的接触，都需要变成数据记录下来。

第二，培养企业的分析能力。企业的数据分析能力不是一蹴而就的，特别是作为传统企业，可能没有办法去找一个数据挖掘团队分析自己的数据。可以先通过和一些第三方提供数据分析的企业进行开放性的合作，从他们那里学到两种东西，一个是利用大数据来解决问题的理念，一个是一些具体的技术。然后利用一年到两年时间，培养自己非常小而精干的三五个人的数据挖掘团队，能够处理自己的数据，从而也摆脱第三方数据公司的控制。自己进行数据采集、数据处理，数据分析。

第三，建立自己的数据战略储备。“数”到用时方恨少。等你们想到用互联网上的数据或者手上的数据进行营销的时候，你们会发现这些数据其实不好找。很多数据如果不积累，是没办法一次性买过来的。所以，有高超的前瞻性的企业，现在就应该想清楚，什么样的数据有价值，并开始建设企业自己的一个小型数据中心。